文档介绍：哈夫曼编译码器
摘 要
随着计算机的普遍应用与日益发展,其应用早已不局限于简单的数值运算,而涉及到问题的分析,数据结构框架的设计以及设计最短路线等复杂的非数值处理和操作。算法与数据结构的学习就是为以后利用计算机资源高效地开发非数值处理............... 4
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............................................... 5 3详细设计 ........................................... 错误～未定义书签。
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4系统实现与测试 ...................................................... 9
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...................................................... 9 5 总结 ............................................................... 12 参考文献 ............................................................. 13 致 谢 ............................................................... 14 附 录 ............................................................... 15
1概述
1951年，哈夫曼和他在MIT信息论的同学需要选择是完成学期报告还是期末考试。导师Robert M. Fano给他们的学期报告的题目是，寻找最有效的二进制编码。由于无法证明哪个已有编码是最有效的，哈夫曼放弃对已有编码的研究，转向新的探索，最终发现了基于有序频率二叉树编码的想法，并很快证明了这个方法是最有效的。
由于这个算法，学生终于青出于蓝，超过了他那曾经和信息论创立者香农共同研究过类似编码的导师。哈夫曼使用自底向上的方法构建二叉树，避免了次优算法Shannon-Fano编码的最大弊端??自顶向下构建树。哈夫曼压缩是个无损的压缩算法，一般用来压缩文本和程序文件。哈夫曼压缩属于可变代码长度算法一族。意思是个体符号(例如，文本文件中的字符)用一个特定长度的位序列替代。因此，在文件中出现频率高的符号，使用短的位序列，而那些很少出现的符号，则用较长的位序列。
利用赫夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码(复原)。对于双工信道(即可以双向传输信息的信道)，每端都需要一个
码系统。 完整的编/译
哈夫曼在上世纪五十年代初就提出这种编码时，根据字符出现的概率来构造平均长度最短的编码。它是一种变长的编码。哈夫曼编码应用广泛，如JPEG中就应用了哈夫曼编码。在编码中，若各码字长度严格按照码字所对应符号出现概率的大小的逆序排列，则编码的平均长度是最小的。构造好哈夫曼树后，就可根据哈夫曼树进行编码。然而怎样构造一棵哈夫曼树呢,最具有一般规律的构造方法就是哈夫曼算法。字符根据其出现的概率作为权值构造一棵哈夫曼树后，经哈夫曼编码得到的对应的码值。只要使用同一棵哈夫曼树，就可把编码还原成原来那组字符。显然哈夫曼编码是前缀编码，即任一个字符的编码都不是另一个字符的编码的前缀，否则，编码就不能进行翻译。
分析此次设计，是关于实现利用哈夫曼算法编码和译码功能的问题，要求能重复地显示并处理以下项目，即构造哈夫曼树，编码及译码几项功能，直到选择退出为止。本次设计就是为这样的一个哈夫曼的编/译码器。